使用canda-v查看版本号时出现usage: conda-script.py [-h] [--no-plugins] [-V] COMMAND ... conda-script.py: error: unrecognized arguments: -version
时间: 2024-01-10 12:21:46 浏览: 52
您在使用`conda-v`命令时出现了错误。根据引用中的Conda文档,正确的命令应该是`conda --version`而不是`conda-v`。请尝试使用以下命令来查看Conda的版本号:
```shell
conda --version
```
这将显示您安装的Conda版本的信息。请确保在命令中使用双横线`--`而不是单横线`-`。
相关问题
candA = all_peaks[limbSeq[k][0] - 1] candB = all_peaks[limbSeq[k][1] - 1] nA = len(candA) nB = len(candB) 什么意思
这段代码是在对人体姿态估计的结果进行处理。
- `all_peaks` 是一个列表,其中每个元素都表示一个人体关键点的位置和得分信息。
- `limbSeq` 是一个列表,其中每个元素都表示一个连接两个关键点的线段,例如臂部的连接线。
- `limbSeq[k][0]` 表示连接线的起始关键点的索引,`limbSeq[k][1]` 表示连接线的结束关键点的索引。
- `candA = all_peaks[limbSeq[k][0] - 1]` 表示取出连接线起始关键点的位置和得分信息。
- `candB = all_peaks[limbSeq[k][1] - 1]` 表示取出连接线结束关键点的位置和得分信息。
- `nA = len(candA)` 和 `nB = len(candB)` 分别表示起始关键点和结束关键点的候选数量。
这段代码的作用是计算每条连接线的起始关键点和结束关键点之间的最优路径。具体实现过程需要对候选关键点进行组合,找到连接线两端的最优组合,从而得到最优路径。
在canda虚拟环境中 强化学习gym
以下是在canda虚拟环境中强化学习gym的步骤:
1.首先,确保您已经安装了anaconda。如果没有,请先安装anaconda。
2.打开终端并创建一个名为“gym”的新环境:
```shell
conda create --name gym python=3.6
```
3.激活新环境:
```shell
conda activate gym
```
4.安装gym:
```shell
pip install gym
```
5.安装OpenAI Baselines:
```shell
pip install git+https://github.com/openai/baselines.git
```
6.测试gym是否安装成功:
```shell
python -c "import gym; env = gym.make('CartPole-v0'); env.reset();"
```
7.如果没有错误,则说明gym已经成功安装并可以使用了。